产品缺陷检测技术是指对检测样本的表面斑点、凹坑、划痕、色差、缺损和内部结构等缺陷进行检测, 获得检测样本表面或内部的缺陷深度、大小、 轮廓、缺陷类别等相关信息。主流的缺陷检测法包括：磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、X 射线检测和机器视觉缺陷检测法。
量子传感器是一类能够精确测量诸如电磁场、频率、温度和压力等物理量的系统。固态材料中的自旋缺陷是量子信息技术和传感应用的有力候选系统。固态量子传感器通常使用固体材料中的类原子系统，利用其离散能级可以被相干地操纵和读取这一特性，以揭示由环境微小变化引起的能级分离位移，实现高灵敏度量子传感。
球形储罐是石油、化工、化肥和制氢等行业常用的大型压力容器之一，由多块球瓣板焊接制成。在实际的使用过程中，球罐内部往往承载较大应力并承受介质的腐蚀，外部则遭受大气的腐蚀。通常情况下，若球罐内部承载高含硫介质长期运行后，内部易产生应力腐蚀开裂。目前针对球罐结构完整性检测方法主要是磁粉、超声波和声发射，但是这些检测方法需要消耗大量的检验时间，仅能检测动态活性缺陷，对于即将产生缺陷的应力集中区域则无法实施有效关注。
钛合金铸件具有高强度，在航空航天领域应用越来越多。钛合金铸件主要有气孔、夹杂物、疏松、缩孔、裂纹、流痕和冷隔等铸造缺陷及焊补产生的焊接缺陷。经过热等静压处理可消除大部分未与外界相通的疏松和缩孔类缺陷[2]。内部质量检测主要采用射线检测方法。通常经过射线检测达到质量控制要求后，才可以进行下一个工序，夹杂物类缺陷是检测的重点和难点。
介绍了一组基于间苯二甲酸单体制备的高、低酸值耐候端羧基聚酯树脂，以该树脂制备的粉末涂料通过干混后静电喷涂可获得良好的消光效果（ 光泽为21～26） ，涂膜外观细腻，耐候性卓越，耐老化时间明显比对照样的长。
通过考察聚酯配方中的二元醇单体的作用，研究酸解剂对涂层性能的影响，并在聚酯中加入特殊搭配的光稳定剂,合成得到了适用于制备轻烷基酰胺（HAA）体系低温固化干混消光粉末涂料的低酸值聚酯树脂。 同时研究了粉末涂料的固化反应，结果表明:该粉末涂料具有较低的活化能,制备涂层可以实现160℃低温固化,消光光泽约为28,涂层具有良好的耐冲击性和耐老化性能，综合性能优异。
TGIC学名为三（2，3一环氧丙烷）一均三嗪一2，4，6（1H，3H，5H）三酮，化学名为异氰脲酸三缩水甘油酯，化学结构式见图1。TGIC的熔融温度120℃，黏度（120℃）0.058～0.065 Pa·s，环氧当量102 109 g/当量，热和光稳定性及耐候性优良，与聚酯树脂有很好的相容性，固化产物的机械性能和电性能好，透明度高。
研究了高酸值组分中的酸醇比、TMA含量、硫酸钡用量以及高低酸值树脂质量比对热转印用双组分干混消光聚酯树脂性能的影响。 结果表明：随着酸醇比以及TMA含量的提高，双组分消光涂层的光泽持续降低，热转印性能持续变好；
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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